模型未被拟合： This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误提示是因为你在使用一个未被拟合的决策树模型进行预测或者得分，导致出现了NotFittedError异常。这通常是因为你在使用模型之前没有正确地拟合它。在使用Scikit-learn的决策树模型之前，你需要确保你已经拟合了模型。

解决这个问题的方法是在使用模型之前，使用fit()函数对模型进行拟合。例如：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 拟合决策树模型
clf.fit(X, y)

# 使用决策树进行预测
y_pred = clf.predict(X)

# 计算决策树的得分
score = clf.score(X, y)

这样就可以避免这个错误了。请确保在使用模型之前，你已经正确地拟合了它，并且模型的状态是“已拟合”状态。

相关问题

NotFittedError: This MLPClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误通常意味着你在使用未经训练的 MLPClassifier 实例之前尝试了某些操作。MLPClassifier 是一个多层感知机分类器，必须先通过调用 'fit' 方法来对其进行训练，然后才能使用其他方法。

要解决这个问题，你需要确保在使用 MLPClassifier 实例之前先对其进行训练。你可以使用 'fit' 方法来训练模型，例如：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 创建 MLPClassifier 实例
clf = MLPClassifier()

# 加载训练数据
X_train = ...
y_train = ...

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 现在可以使用其他方法了

请确保在使用 MLPClassifier 的其他方法之前先进行训练。如果你已经进行了训练，但仍然遇到此错误，请检查训练数据和标签是否正确加载，并确保调用 'fit' 方法时传递了正确的参数。

NotFittedError: This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误是由于你在使用尚未拟合的SVC模型实例时导致的。在使用模型之前，你需要调用`fit()`方法来拟合模型。例如，如果你有一个名为`svc`的SVC模型实例，应该使用以下代码来拟合模型：

svc.fit(X_train, y_train)

其中，`X_train`和`y_train`是训练集数据和标签。在拟合完模型后，就可以使用模型进行预测了。例如：

y_pred = svc.predict(X_test)

其中，`X_test`是测试集数据，`y_pred`是预测的标签。